Metody probabilistyczne i statystyka 3.4.KRK.12SX.MPiS

Wiedza
Zna aksjomatyczną definicję prawdopodobieństwa.
Zna podstawowe schematy kombinatoryczne.
Definiuje prawdopodobieństwo warunkowe i całkowite.
Definiuje zmienną losową.
Zna wybrane rozkłady ciągłe i dyskretne.
Wyjaśnia znaczenie twierdzeń granicznych.
Wyjaśnia budowę modelu statystycznego.
Definiuje próbę losową.
Definiuje pojęcie estymatora parametru i pojęcia związane.
Definiuje przedział ufności dla parametru na zadanym poziomie ufności.
Zna podstawowe pojęcia dotyczące testowania hipotez statystycznych

Umiejętności
Umie obliczać prawdopodobieństwo zgodnie z definicją klasyczną oraz prawdopodobieństwo warunkowe i całkowite.
Wyznacza charakterystyki liczbowe zmiennych losowych.
Potrafi zastosować wybrane rozkłady ciągłe i dyskretne.
Stosuje twierdzenia graniczne.
W prostych przypadkach umie porównać estymatory danego parametru badając ich nieobciążoność i błąd średniokwadratowy.
Oblicza na podstawie danych empirycznych realizacje przedziałów ufności dla parametrów w modelu normalnym.
Weryfikuje hipotezy statystyczne dotyczące parametrów w modelu normalnym.
Wyznacza dystrybuantę empiryczną dla danych.
Posługuje się tablicami rozkładów prawdopodobieństwa.
Potrafi przeprowadzać symulacje prostych doświadczeń losowych.
Potrafi generować liczby z wybranego rozkładu
Posługuje się wybranym pakietem statystycznym w celu badania zjawisk losowych i narzędziami multimedialnymi w celu prezentacji wyników swojej pracy.

Kompetencje społeczne
Rozumie potrzebę przyswajania i pogłębiania wiedzy z rachunku prawdo-podobieństwa i statystyki w celu głębszego zrozumienia zjawisk spotyka-nych w praktyce zawodowej informatyka

Metody dydaktyczne
• wykład, wykład multimedialny, wykład z pokazami
• ćwiczenia audytoryjne: dyskusja / rozwiązywanie zadań
• ćwiczenia laboratoryjne: zastosowanie pakietów matematycznych/statystycznych/środowisk programistycznych

Forma i sposób zaliczenia oraz podst. kryteria oceny lub wymagania egzaminacyjne
Na ogólnych zasadach określonych w programie kształcenia, a w szczególności:
A. Sposób zaliczenia
zaliczenie z oceną (wykład, konwersatorium i laboratorium)
B. Formy zaliczenia
• (W) zaliczenie z oceną; ustalenie oceny zaliczeniowej na podstawie testów, projektów
• (K) zaliczenie z oceną; ustalenie oceny zaliczeniowej na podstawie ocen cząstkowych otrzymywanych w trakcie trwania semestru za wystąpienia ustne i za prace pisemne;
• (L) zaliczenie z oceną ; ustalenie oceny zaliczeniowej na podstawie ocen cząstkowych otrzymywanych w trakcie trwania semestru za wykonanie bieżących ćwiczeń i realizację projektu polegającego na przeprowadzeniu badań i prezentacji ich wyników.
C. Podstawowe kryteria
• (W) uzyskanie pozytywnej oceny;
• (K) i (L) uzyskanie pozytywnej oceny końcowej

A. Literatura wymagana do ostatecznego zaliczenia zajęć (zdania egzaminu):
A.1. wykorzystywana podczas zajęć
J. Jakubowski, R. Sztencel, Wstęp do teorii prawdopodobieństwa
1. J. Koronacki, J. Mielniczuk, Statystyka
A.2. studiowana samodzielnie przez studenta
1. W. Krysicki i in., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach.
Cz.I rachunek prawdopodobieństwa
Cz.II statystyka matematyczna
2. Portale internetowe dotyczące możliwości i praktycznych zastosowań wybranych pakietów statystycznych
B. Literatura uzupełniająca
1. L. Gajek i M. Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne
2. R. I. Kabacoff, R in Action (Manning Publications, 2015)

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

• Strona przedmiotu 3.4.KRK.12SX.MPiS w USOSweb